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重置变结构神经网络及其在风险投资项目评估中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于神经网络的结构直接影响到网络性能的优劣,进而影响其推广使用,尝试将重置算法应用于经典BP神经网络的结构优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,提出一种重置变结构经典BP神经网络。通过实例,将重置变结构经典BP神经网络应用于风险投资的项目风险评估中,并与经典BP神经网络的实验结果进行对比。结果表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构的优化问题。 相似文献
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基于GA神经网络的个人信用评估 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重/阈值系数,并在探讨个人信用评估指标的基础上,针对模型实际应用问题提出了解决方案. 相似文献
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基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测 总被引:6,自引:1,他引:5
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊神经网络混合优化算法.用改进的粒子群训练神经网络,实现了模糊神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统模糊神经网络法、BP神经网络法、粒子群-BP算法和粒子群-模糊神经网络方法,该优化算法克服了神经网络和粒子群优化方法的缺点,改善了模糊神经网络的泛化能力,提高了电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.2%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测. 相似文献
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混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究 总被引:3,自引:1,他引:3
在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。 相似文献
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基于改进PSO算法的多变量PID型神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
充分利用PID结构简单、稳定性强的良好性能以及神经网络的自学习和自适应的特长,引入粒子群优化(PSO)学习算法,设计一种多变量自适应PID型神经网络控制器。神经网络的隐含层由带有输出反馈和激活反馈的混合局部连接递归网络组成,采用PSO学习算法优化神经网络参数。在深入研究分析PSO算法的基础上,引入变异因子和惯性权重自适应策略对该算法进行改进,既发挥了PSO算法随机优化收敛速度快的优点,又克服了该算法易陷入局部最优点的缺点,显著提高了控制系统的性能指标。最后,通过对二级倒立摆控制的仿真分析,证明该算法具有较强的鲁棒性。 相似文献
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一种基于遗传算法的新型神经网络设计 总被引:4,自引:0,他引:4
神经网络的设计主要集中在网络权值的选取和神经网络结构的确定两个方面 ,与遗传算法结合是目前研究发展的趋势 .本文与一般的基于遗传算法的神经网络设计相比 ,提出一个新型算子—— BP算子 ,并对神经网络的权值和结构同时优化 .仿真结果表明该算法结果比较理想 . 相似文献
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改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测 总被引:2,自引:2,他引:2
为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 相似文献
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遗传BP网络转速辨识器的设计及在DTC中的应用 总被引:1,自引:2,他引:1
为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。将遗传算法和BP算法结合,采用混合编码的遗传算法优化神经网络的结构及网络初始权值,再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合。将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINk实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果。 相似文献
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自动变速车辆起步模糊神经网络控制策略仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
自动变速器车辆的核心和难点是起步控制。针对传统模糊控制在其参数的模糊化过程中人为因素影响较大,获得较优控制参数困难等缺点,基于优秀驾驶员的起步操作经验,利用神经网络自适应学习功能优化模糊控制参数,设计了模糊神经网络控制策略。应用SIMULINK建立了起步模糊神经网络控制系统仿真模型。仿真实验表明,优化了模糊控制模型隶属函数,该控制策略可较好的解决自动变速车辆起步控制问题,为机械式自动变速车辆的开发设计提供了理论依据。 相似文献
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在分散解耦的系统框架上提出了基于MIMO过程互相关函数的神经网络解耦器在线学习算法。该算法定义了一组MIMO过程的互相关函数作为神经网络解耦器的指标函数,采用混合遗传算法在线训练神经网络。结合强耦合的非线性系统的仿真结果表明该算法的有效性。 相似文献
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用面向对象程序设计神经网络的算法类库 总被引:1,自引:0,他引:1
依据面向对象的程序(OOP)设计的优越性,用C++语言,针对神经网络BP算法和GA算法,编写了神经网络及其算法类库:目的是为神经网络学习算法的发展和深入及其应用于工程提供方便和有利工具.且给出利用该类库实现的非线性系统辨识结果 相似文献
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气动人工肌肉主动悬架系统的可变自整定离散PID控制 总被引:2,自引:1,他引:2
构建以气动人工肌肉为新型执行器的车用主动悬架系统实验平台,为简化的基于1/4悬架模型的主动悬架系统设计了基于DRNN神经网络的可变自整定离散PID控制算法,分析了可变自整定离散PID算法的控制性能,为提高气动人工肌肉主动悬架系统的减震性能提供理论依据。 相似文献
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人工神经网络在农业中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
蔡昆争 《农业系统科学与综合研究》2001,17(1):54-56
人工神经网络是人工智能领域中发展迅速的信息处理技术之一,在简单介绍了人工神经网络的发展和基本结构的基础上,对人工神经网络在农业中用于农业技术管理、分类、预测等方面进行了综述,图1,参29。 相似文献